Analítica. Alejandro Regueiro Business Analytics and Optimization Argentina Leader IBM Corporation

Transcripción

1 Evolución y tendencias en la provisión ió de Información Analítica Alejandro Regueiro (regueial@ar.ibm.com) Business Analytics and Optimization Argentina Leader

2 BAO es una de las principales iniciativas de crecimiento y un área de gran inversión a nivel mundial. Según Gartner, el revenue del años 2010 fue de 10.5 billones dé dólares lo que representa un crecimiento del 13.4 respecto al Durante los últimos años se ha visto un fuerte proceso de consolidación y concentración de empresas lo que lo asemeja a un mercado maduro A nivel de servicios, se observa un fenómeno similar. 2

3 El dilema de la gestión Hoy, se cree que la información codificada en el mundo se duplica cada 11 horas. Volumen de datos digitales Hoy, el 80% de crecimiento de datos es contenido no estructurado, t generado principalmente por con contribución creciente de documentos, imágenes, audio y video Los ejecutivos están llamados a tomar más y rápidas decisiones. Hoy, el 70% de los ejecutivos cree que la pobre toma de decisiones ha ayudado a disminuir el desempeño de sus compañías Variedad de la información Velocidad en la toma de decisiones 33

4 Hay una brecha entre la información y los resultados del negocio Explosión de Información Resultados Optimizados Cómo puedo alinear mi información con mi negocio? Demasiada información Varias versiones de la verdad Falta de información fiable Cómo puedo hacer que la información correcta esté disponible ibl cuando y donde d se Conocimiento de necesita? Cómo puedo soportar una mejor toma de decisiones a través de mi organización? cliente Detección de fraude Gestión de la cadena de abastecimiento Gestión del capital Humano 4

5 Gestión de Información - Mdl Modelo de Madurez Md Optimización del Negocio Cómo se utiliza la if información ió para alcanzar los objetivos de negocio: Políticas Procesos Automatizació n de procesos y Flujos Colaboración Cliente - Proveedor Integración de Procesos de negocio Diferenciado Automatización de tareas (eg, ERP) Diseño de Competitivo trabajo en grupos SOPs Gestión y Básico Almacén de datos Control Gobierno de Datos Reporteo Productivo Heroico Hojas de Cálculo Et Extracciones de If Información ** Despegue ** Empresa Inteligente Reglas de Negocio Contextuales Reconocimiento de Tendencias Gestión de Datos Maestros Métricas Tableros / Dashboards Cómo se gestiona la información del negocio y se aprende de ésta 5

6 Para conocimiento y ventaja competitiva se requiere acceso rápido a la información 3 de 4 líderes de negocio dicen que si tuvieran más información predictiva podrían tomar mejores decisiones 4 de 5 líderes de negocio ven las analíticas como una fuente de ventaja competitiva Factores que soportan mayores decisiones To a little extent 79 % 62 % 52 % 2 de 3 líderes de negocio ven la oportunidad de aprovechar la información y están comenzando a actuar To a great extent Experiencia Personal Analíticas Experiencia Colectiva 6 Source: Business Analytics and Optimization for the Intelligent Enterprise, April

7 La clave está en Aprovechar las Decisiones basadas en Información y Análisis Una Transformación guiada por la Información Transformación guiada por la Información Volumen Falta de Conocimiento Variedad Inhabilidad de Predecir Velocidad Acceso Ineficiente Desafíos de la Información Sentir y responder Instinto e intuición Expertos con habilidades en análisis Procesos administrativos Automatizado Abordaje tradicional Predecir y actuar En tiempo real, conducida por hechos Todo mundo Punto de impacto Optimizada 7

8 Los obstáculos organizacionales, no la falta de datos o temas financieros, son los que están frenando la adopción y crecimiento del uso de información analítica. Principales obstáculos para la adopción generalizada del uso de información analítica Falta de comprensión de como usar la información analítica 38% Falta de capacidad y tiempo debido a la existencia de otras prioridades Falta de capacidad (skills) interna Habilidad d para obtener los datos La cultura interna no fomenta el intercambio de información La propiedad de los datos no es clara o existen problemas de gobernabilidad Falta de sponsor Problemas con la calidad de datos Perciben que los beneficios no cubren del proyecto No hay razón para el cambio 15% 24% 23% 23% 22% 21% 21% 28% 34% Organizacional Datos Financiera 8 Fuente: Analytics: The New Path to Value, la unión de MIT Sloan Management Review y el IBM Institute of Business Value study. Copyright Massachusetts Institute of Technology 2010.

9 Las organizaciónes buscan entender más claramente la información y actuar en función de ella. Técnicas analíticas que proveen el mayor valor Hoy Análisis de tendencias históricas y forecasting Estandarización de reportes Visualización de datos Aálii Análisis aplicado a procesos de negocios Simulaciones y desarrollo de escenarios Clustering y segmentación Aplicación de modelos matemáticos En 24 meses Visualización de datos Simulaciones y desarrollo de escenarios Análisis aplicado a procesos de negocios Aplicación de modelos matemáticos Análisis de tendencias históricas y forecasting Clustering y segmentación Estandarización de reportes Incremento Disminución 9 Fuente: Analytics: The New Path to Value, la unión de MIT Sloan Management Review y el IBM Institute of Business Value study. Copyright Massachusetts Institute of Technology 2010.

10 Arquitectura de Referencia Fuentes Integración Repositorios Análisis Accesos Empresa No estructurado Informacional Extraccióin Staging Inicial Calidad Limpieza Transformación ODS Data Warehouses Data Marts Staging Areas líticas Aplic caciones Anal Colaboración Reporting Data Mining Modelado Scorecard Web Browser Portales Dispositivos Externa Publicación Carga Metadata Visualización Aplicaciones embebidas Web Services Flujo de Datos y Worflow Metadata Calidad de Datos Administración Conectividad, Protocolos, Middleware Plataforma de Hardware y Software 10

11 Tendencias Diagnóstico y Estrategia BAO Strategic Roadmap & Value Case Information Management (IM) Strategic Roadmap & Value Case Project Methodology Workstream #1: Vision and Value Review Business Strategy IM Leading Practices Organizational Readiness Assessment Stakeholder Alignment Guiding Principles Value Metrics Framework Baseline Value Case Pro-forma Value Case Financial Dashboards Workstream #2: Data and Technology Architectural Vision Tailor Data Subject Areas Business Services Definition Current-State Data &Technology Assessment Data & Technology Gap Analysis Business Services Costing Project Summaries IM Architecture, Roadmap & Value Case Workstream #3: Business Capabilities Identify & Prioritize IM Capability Gaps Develop IM Blueprint Develop IM Roadmap 2009 IBM Corporation 5 11

12 Tendencias Gobernabilidad Structure Information Governance Organization Roles Relationships 12

13 Tendencias Calidad de Datos 13

14 Tendencias Master Data Management 14

15 Tendencias BalancedScorecard 15

16 Tendencias Performance Management 16

17 Tendencias Planeamiento 17

18 Tendencias Modelos Predictivos Segmentación Retención Fraude Riesgos Optmización logística Etc. 18

19 Tendencias Administración de documentos Compliance Administración de casos Análisis de contenido Administración de salidas y reportes 19

20 En definitiva, es proveer 20

21 Preguntas 21

22 Evolución y tendencias en la provisión de Información Analítica Alejandro Regueiro (regueial@ar.ibm.com) Business Analytics and Optimization Argentina Leader